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2018年1月8日のブックマーク (4件)

  • Intel CPU×AMD GPU――Radeon内蔵Coreプロセッサ登場 新型「Intel NUC」も登場

    Intel Core processor with Radeon RX Vega M Graphicsのチップ。一番左側のダイがRadeon RX Vega M用のビデオメモリで、それに隣接するのがRadeon RX Vega Mのコア。右側にあるのがCoreプロセッサのコアとなる ラインアップ Core with Radeonは全部で5種類をラインアップしている。外部GPUコアは上位モデルが「Radeon RX Vega M GH」、下位モデルが「Radeon RX Vega M GL」で、ビデオメモリはいずれも4GB。CPUコアにある「Intel HD Graphics 630」も合わせて利用可能だ。 上位モデル(Radeon RX Vega M GH内蔵) Core i7-8809G(3.1G~4.2GHz/4コア・8スレッド):アンロック対応 Core i7-8709G(3.1~4

    Intel CPU×AMD GPU――Radeon内蔵Coreプロセッサ登場 新型「Intel NUC」も登場
    atsk
    atsk 2018/01/08
    IntelがRadeon内蔵プロセッサを作るとは。
  • 世間を騒がす「プロセッサ脆弱性」 何が本当の問題なのか

    2018年の年明け早々、新たに発見された「プロセッサの脆弱(ぜいじゃく)性」に関して、さまざまな情報が飛び交い、一部では誤解や混乱を招いている。 始まりは、英IT情報サイトのThe Registerが公開した1月2日(現地時間)の記事だ。「Intelプロセッサのバグが発見され、ハードウェアの変更が必要であり、ソフトウェアでのセキュリティ対策はパフォーマンスの大幅な低下を引き起こす」との内容で、このニュースが駆け巡って世間を騒がせた。 その後、Googleはこの脆弱性の情報ページを公開し、Intelが「同様の脆弱性はAMDやArmにもあり、対策で協力中」と発表。Microsoftが「セキュリティ対策による性能への影響は一般ユーザー(コンシューマー)では限定的」と報告するなど、関係各社がその影響や対策について、次々と情報を公開しており、一連の騒動の概要が判明してきた。 今回のこの騒動で何が問題

    世間を騒がす「プロセッサ脆弱性」 何が本当の問題なのか
    atsk
    atsk 2018/01/08
    複数の脆弱性から成る話だったのか。ソフトウェアのアップデートが必要。
  • 【全文和訳掲載】マーク・ザッカーバーグ「仮想通貨は権力を人々の手に戻す、フェイスブックでの活用方法探る」新年の抱負で言及

    【全文和訳掲載】マーク・ザッカーバーグ「仮想通貨は権力を人々の手に戻す、フェイスブックでの活用方法探る」新年の抱負で言及 米フェイスブックCEOであるマーク・ザッカーバーグが5日、自身のフェイスブックで投稿した新年の抱負の中で、中央集権化してしまったテクノロジー産業を修復するために、仮想通貨等の新技術を研究しフェイスブックのサービスにどう活用できるか検討するとのべた。 もし20億人以上のアクティブユーザーを抱えるフェイスブックが仮想通貨やブロックチェーンを統合するとなれば、市場は格段に広がる。 以下にザッカーバーグ氏による投稿の全文和訳を掲載する。 毎年、新しいことを学ぶために個人的な挑戦に挑むことにしている。例えばアメリカの全ての州を旅したり、365マイル走ったり、自宅に人工知能を設置してみたり、25冊のを読んだり、中国語を勉強した。2009年からこの挑戦を続けている。当時は不景気で、

    【全文和訳掲載】マーク・ザッカーバーグ「仮想通貨は権力を人々の手に戻す、フェイスブックでの活用方法探る」新年の抱負で言及
    atsk
    atsk 2018/01/08
    引用:“例えば暗号化技術と仮想通貨だ。これらは中央集権化されたシステムから権力を奪い人々の手に戻す。だがこれらはコントロールしにくいというリスクを伴う。”
  • 深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか?」

    深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか?」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー

    深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか?」
    atsk
    atsk 2018/01/08
    深層学習の限界について。アルゴリズムよりも使い方のアイデアが重要。